python实现中文情感分析

Python实现中文情感分析可以使用自然语言处理库NLTK，其中的SentimentIntensityAnalyzer可以分析文本的情感倾向，可以分为积极、消极、中性三种。此外，还可以使用情感分析工具包TextBlob，也可以实现中文的情感分析。以上建议仅供参考，具体实现方式可以根据需求自行选择。

相关问题

python实现中文文本情感分析

中文文本情感分析可以使用Python中的一些自然语言处理工具来实现，比如jieba分词、情感词典等。

下面是一个简单的例子，使用THULAC进行分词，使用情感词典进行情感分析：

import thulac
import jieba
import jieba.analyse

# 加载情感词典
def load_sentiment_dict(file_path):
    with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
        lines = f.readlines()
    sentiment_dict = {}
    for line in lines:
        word, score = line.strip().split('\t')
        sentiment_dict[word] = float(score)
    return sentiment_dict

sentiment_dict = load_sentiment_dict('sentiment_dict.txt')

# 中文分词
def cut_text(text):
    thu = thulac.thulac(seg_only=True)
    words = thu.cut(text, text=True).split()
    return words

# 获取文本情感得分
def get_sentiment_score(text):
    words = cut_text(text)
    positive_score = 0
    negative_score = 0
    for word in words:
        if word in sentiment_dict:
            score = sentiment_dict[word]
            if score > 0:
                positive_score += score
            else:
                negative_score += score
    return positive_score, negative_score

text = '这个电影真的太好看了！'
positive_score, negative_score = get_sentiment_score(text)
print('正面情感得分：', positive_score)
print('负面情感得分：', negative_score)

其中，`sentiment_dict.txt`是一个情感词典文件，每一行表示一个词及其情感得分，例如：

好	1.0
不错	0.8
差	-1.0

上述例子中使用了THULAC进行分词，也可以使用jieba分词或其他分词工具。另外，还可以使用机器学习算法进行情感分析，例如朴素贝叶斯、支持向量机等。